Frailty status at admission to hospital predicts multiple adverse outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Aims: frailty is proposed as a summative measure of health status and marker of individual vulnerability. We aimed to investigate the discriminative capacity of a frailty index (FI) derived from interRAI Comprehensive Geriatric Assessment for Acute Care (AC) in relation to multiple adverse inpatient outcomes. Methods: in this prospective cohort study, an FI was derived for 1,418 patients ≥70 years across 11 hospitals in Australia. The interRAI-AC was administered at admission and discharge by trained nurses, who also screened patients daily for geriatric syndromes. Results: in adjusted logistic regression models an increase of 0.1 in FI was significantly associated with increased likelihood of length of stay >28 days (odds ratio [OR]: 1.29 [1.10-1.52]), new discharge to residential aged care (OR: 1.31 [1.10-1.57]), in-hospital falls (OR: 1.29 [1.10-1.50]), delirium (OR: 2.34 [2.08-2.63]), pressure ulcer incidence (OR: 1.51 [1.23-1.87]) and inpatient mortality (OR: 2.01 [1.66-2.42]). For each of these adverse outcomes, the cut-point at which optimal sensitivity and specificity occurred was for an FI > 0.40. Specificity was higher than sensitivity with positive predictive values of 7-52% and negative predictive values of 88-98%. FI-AC was not significantly associated with readmissions to hospital. Conclusions: the interRAI-AC can be used to derive a single score that predicts multiple adverse outcomes in older inpatients. A score of ≤0.40 can well discriminate patients who are unlikely to die or experience a geriatric syndrome. Whether the FI-AC can result in management decisions that improve outcomes requires further study.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».